基于Lamb波和改进贝叶斯融合算法的CFRP边缘分层损伤分析 被引量：1

1

作者 吕伟 文学 +1 位作者 付为刚 唐靖昆 《复合材料科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第5期114-120,128,共8页

贝叶斯融合法在CFRP上的损伤定位分析结果比较好,但在传感器网络边缘区域会出现比较明显的定位误差。为解决原有算法对传感器网络边缘的分层损伤定位不精确的问题,分析了两种不同损伤因子构成的贝叶斯融合算法在CFRP上的损伤定位效果,... 贝叶斯融合法在CFRP上的损伤定位分析结果比较好,但在传感器网络边缘区域会出现比较明显的定位误差。为解决原有算法对传感器网络边缘的分层损伤定位不精确的问题,分析了两种不同损伤因子构成的贝叶斯融合算法在CFRP上的损伤定位效果,验证了以ToF损伤因子形成的贝叶斯融合算法对CFRP损伤定位的可行性,以及贝叶斯融合算法对边缘分层损伤的定位精度;在以损伤因子DI所形成概率成像算法的基础上,以衰减更快的指数权重代替线性权重,将改进的概率成像算法重新代入以贝叶斯为框架的算法中形成一种新的贝叶斯融合算法。结果表明,与现有的融合重构算法相比,改进的融合重构算法至少将损伤定位精度误差减少了58%,定位误差不大于5 mm。 展开更多

关键词 贝叶斯融合 碳纤维复合材料 损伤因子 指数权重 边缘分层损伤 定位精度

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基于贝叶斯融合方法的高分辨率地面-卫星-雷达三源降水融合试验 被引量：111

2

作者 潘旸 沈艳 +1 位作者 宇婧婧 熊安元 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期177-186,共10页

为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估... 为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估测降水、卫星反演降水与地面站点观测降水3种资料的融合。在应用该方法时,通过2009年8月样本统计分别估计卫星和雷达反演降水的误差关系,通过曲线拟合建立误差方程,并以卫星资料作为背景场,但在融合时将雷达估测降水作为新的观测信息与地面观测降水同时引入。融合试验检验结果表明:贝叶斯融合方法能够有效实现雷达、地面、卫星3种不同来源资料的融合,该方法生成的多源融合产品的精度均优于任何单一来源的降水产品。 展开更多

关键词 贝叶斯融合方法 地面-雷达-卫星融合资料 高分辨率降水

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具有自学习功能的贝叶斯融合故障诊断方法 被引量：4

3

作者 周忠宝 马超群 +1 位作者 董豆豆 周经伦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1764-1766,共3页

大型设备自身的复杂性、设备的个体差异及工作环境的影响,使设备的故障知识呈现一定的独特性,获取故障知识变得更为困难,针对上述问题,设计了一种能自动更新故障知识的故障诊断方法。该方法采用贝叶斯技术,融合专家的经验知识与设备自... 大型设备自身的复杂性、设备的个体差异及工作环境的影响,使设备的故障知识呈现一定的独特性,获取故障知识变得更为困难,针对上述问题,设计了一种能自动更新故障知识的故障诊断方法。该方法采用贝叶斯技术,融合专家的经验知识与设备自身的独特性故障知识,利用故障决策树对单层次和多层次的设备故障进行诊断;最后,给出一个实例证实此方法在实际工程中的简洁性与有效性。该方法已运用于某大型装备的故障诊断中,取得了良好效果。 展开更多

关键词 贝叶斯融合 故障诊断 决策树 自学习 多层次故障

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基于贝叶斯融合的土壤含水量估计 被引量：4

4

作者 谭龙飞 童玲 陈彦 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期539-544,共6页

提出了一种基于贝叶斯融合的土壤含水量估计方法。该方法首先利用散射计与辐射计协同试验数据分别测量后向散射系数和亮温,并利用主被动模型提取农作物下垫面土壤含水量;然后利用贝叶斯融合算法将主被动反演结果进行融合,在农作物完整... 提出了一种基于贝叶斯融合的土壤含水量估计方法。该方法首先利用散射计与辐射计协同试验数据分别测量后向散射系数和亮温,并利用主被动模型提取农作物下垫面土壤含水量;然后利用贝叶斯融合算法将主被动反演结果进行融合,在农作物完整生长期,融合后土壤含水量与真实值相比,平均平方误差(MSE)小于3.56、平均绝对差值(MAD)小于1.36、平均相对误差(MRE)小于13.92%,同时分级贝叶斯与经典贝叶斯同真实土壤含水量的决定系数为0.77和0.60,证明基于贝叶斯理论的融合算法能够在整个生长期土壤含水量估计优于单一传感器。 展开更多

关键词 主被动传感器 贝叶斯融合 SAR 土壤含水量

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基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型 被引量：9

5

作者 陈莹 何丹丹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1137-1144,共8页

针对直接利用卷积自编码网络未考虑视频时间信息的问题,该文提出基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型。空间流模型采用卷积自编码网络对视频单帧进行重构,时间流模型采用卷积长短期记忆(LSTM)编码-解码网络对短期光流序列进行重构... 针对直接利用卷积自编码网络未考虑视频时间信息的问题,该文提出基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型。空间流模型采用卷积自编码网络对视频单帧进行重构,时间流模型采用卷积长短期记忆(LSTM)编码-解码网络对短期光流序列进行重构。接着,分别计算空间流模型和时间流模型下每帧的重构误差,设计自适应阈值对重构误差图进行二值化,并基于贝叶斯准则对空间流和时间流下的重构误差进行融合,得到融合重构误差图,并在此基础上进行异常行为判断。实验结果表明,该算法在UCSD和Avenue视频库上的检测效果优于现有异常检测算法。 展开更多

关键词 异常行为检测 贝叶斯融合 时空流

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舰空导弹飞行落点贝叶斯融合预估方法 被引量：1

6

作者 袁非梦 耿化品 +1 位作者 凡红梅 锁斌 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期97-104,共8页

为了解决只有少量外场数据和较多的半实物仿真数据情况下的舰空导弹落点预估问题,提出一种基于贝叶斯融合的多源数据融合模型的落点坐标预估方法。考虑到导弹的外场试验数据样本量较少,首先基于概率分配函数和半实物仿真系统代理模型对... 为了解决只有少量外场数据和较多的半实物仿真数据情况下的舰空导弹落点预估问题,提出一种基于贝叶斯融合的多源数据融合模型的落点坐标预估方法。考虑到导弹的外场试验数据样本量较少,首先基于概率分配函数和半实物仿真系统代理模型对外场试验数据进行扩充,使增补的样本点既保留了原始数据的概率特征又具有物理内涵;其次基于贝叶斯融合方法建立导弹落点预估模型,将导弹的半实物仿真数据作为先验信息,外场试验数据源作为现场子样进行数据融合,提升了所建融合模型对落点的预测精度;最后基于面积度量指标评估融合效果。通过舰空导弹实弹的外场试验和仿真研究,验证了该方法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 导弹落点 外场试验 数据扩充 基本概率分配 代理模型 贝叶斯融合

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卫星多源信息贝叶斯融合方法研究 被引量：1

7

作者 许迎春 赵淑敏 +3 位作者 崇玉海 陈乃松 周倩 周涛 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2021年第4期49-58,共10页

卫星在研制设计过程中存在大量不确定性因素,对卫星的可靠性及性能造成直接影响。如何实现复杂卫星系统的不确定性建模是目前亟需解决的问题,而多源分布信息融合是不确定性建模的关键。此外,在实际系统中,由于时间、成本的约束很难直接... 卫星在研制设计过程中存在大量不确定性因素,对卫星的可靠性及性能造成直接影响。如何实现复杂卫星系统的不确定性建模是目前亟需解决的问题,而多源分布信息融合是不确定性建模的关键。此外,在实际系统中,由于时间、成本的约束很难直接获得系统的分布信息。针对在系统信息缺失情况下如何实现卫星系统的多源信息融合问题,提出多层系统结构模块化与系统信息合成的方法。通过系统结构的分解,将已知的低层级信息与高层级信息进行融合,进而采用诱导推断的方式使得系统节点从“无信息”至“有信息”。通过某卫星姿态控制系统算例分析得到,提出的方法能充分利用系统结构关系,有效融合并更新各个组件、子系统的分布信息,解决了系统信息缺失的问题,为进一步开展卫星系统不确定性设计优化提供参考。 展开更多

关键词 卫星系统 不确定性因素 不确定性建模 贝叶斯融合方法 多层结构 多源信息

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最优算术平均融合及其在非同视域场景的应用

8

作者 薛昱 冯西安 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1739-1745,共7页

为了在视域(field of view,FOV)不同的条件下实现对数量时变的不确定目标的最优跟踪,提出一种高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器的去相关算术平均(arithmetic average,AA)融合算法... 为了在视域(field of view,FOV)不同的条件下实现对数量时变的不确定目标的最优跟踪,提出一种高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器的去相关算术平均(arithmetic average,AA)融合算法。鉴于多目标AA融合被分解为多组单目标分量的合并,先通过重构贝叶斯融合推导出最优去相关估计融合,后将其用作单目标分量的合并方法。由于推导的去相关估计融合需要先验估计,设计了一个包含主滤波器的分层结构,以自动提供需要的先验估计。为了解决不同FOV导致的目标势低估问题,融合节点利用FOV补偿单目标分量的权重。仿真结果证实了提出的算法在各种场景中的最优性,提升了多目标跟踪的精度。 展开更多

关键词 概率假设密度滤波器 去相关 贝叶斯融合 分层结构 主滤波器

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基于贝叶斯框架融合的RGB-D图像显著性检测 被引量：5

9

作者 王松涛 周真 +1 位作者 靳薇 曲寒冰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期695-720,共26页

为了有效融合RGB图像颜色信息和Depth图像深度信息,提出一种基于贝叶斯框架融合的RGB-D图像显著性检测方法.通过分析3D显著性在RGB图像和Depth图像分布的情况,采用类条件互信息熵(Class-conditional mutual information, CMI)度量由深... 为了有效融合RGB图像颜色信息和Depth图像深度信息,提出一种基于贝叶斯框架融合的RGB-D图像显著性检测方法.通过分析3D显著性在RGB图像和Depth图像分布的情况,采用类条件互信息熵(Class-conditional mutual information, CMI)度量由深层卷积神经网络提取的颜色特征和深度特征的相关性,依据贝叶斯定理得到RGB-D图像显著性后验概率.假设颜色特征和深度特征符合高斯分布,基于DMNB (Discriminative mixed-membership naive Bayes)生成模型进行显著性检测建模,其模型参数由变分最大期望算法进行估计.在RGB-D图像显著性检测公开数据集NLPR和NJU-DS2000上测试,实验结果表明提出的方法具有更高的准确率和召回率. 展开更多

关键词 贝叶斯融合 深度学习 生成模型 显著性检测 RGB-D图像

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基于算法融合的地铁运营致灾源传导网络构建与应用

10

作者 胡莹莹 丁小兵 +1 位作者 齐杰仪 王志诚 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第9期191-200,共10页

为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈... 为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈值,挖掘致灾源间强关联规则,进而构建以致灾源为节点、强关联规则为有向边的传导网络;再次,采用贝叶斯网络推估致灾源二元组间传导概率,从人员伤亡、列车延误和设施损坏维度量化致灾度,构建以致灾频率与灾害度二者函数表征为权重的有向赋权致灾源传导网络。最后,以调度日志数据实证分析表明:构建的网络模型综合评价指标Fi达90.1%,具有较高适用性,可准确挖掘致灾源间传导关系,揭示风险演化路径,关键节点断链防控,可降低5.52%系统灾害度,实现15.12万元年度风险效益。为地铁运营安全管理从被动响应向主动预防转型提供理论基础和技术支持。 展开更多

关键词 地铁运营安全 风险链 文本挖掘 Apriori算法与贝叶斯网络融合 风险控制

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无线传感器网络中基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知算法 被引量：2

11

作者 胡广红 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2013年第6期101-105,共5页

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型。该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率... 文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型。该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响。仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,可有效地使系统平均总代价降低。 展开更多

关键词 无线传感器网络 协作频谱感知 贝叶斯融合 平均总代价

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基于贝叶斯框架融合深度信息的显著性检测 被引量：7

12

作者 赵宏伟 何劲松 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期8-15,共8页

复杂背景下,传统显著性检测方法经常遭遇检测结果不稳定和准确率低的问题。针对这些问题,提出一种基于贝叶斯框架融合深度信息的显著性检测方法。首先利用全局对比、局部对比和前景背景对比方法获取颜色显著图,并利用非均质中心-邻居差... 复杂背景下,传统显著性检测方法经常遭遇检测结果不稳定和准确率低的问题。针对这些问题,提出一种基于贝叶斯框架融合深度信息的显著性检测方法。首先利用全局对比、局部对比和前景背景对比方法获取颜色显著图,并利用非均质中心-邻居差异的深度对比方法获取深度显著图。其次采用贝叶斯模型融合颜色显著图和深度显著图,获得输出显著图。实验结果表明,本文的方法能有效检测出复杂背景下的显著目标,并在公开的NLPR-RGBD数据集和NJU-DS400数据集上取得较高检测精确度。 展开更多

关键词 显著性检测 颜色对比度 深度对比度 贝叶斯融合

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基于贝叶斯信息融合的制造执行系统可靠性增长分析 被引量：2

13

作者 黄至辉 严良文 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2014年第5期21-26,88,共7页

以企业制造执行系统(MES)工程为背景,以复杂系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕制造执行系统的任务可靠性及其目标值和系统可靠性增长试验进行分析。针对MES功能复杂和试验数据不易获得等特点,根据试验信息以及工程咨询专家... 以企业制造执行系统(MES)工程为背景,以复杂系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕制造执行系统的任务可靠性及其目标值和系统可靠性增长试验进行分析。针对MES功能复杂和试验数据不易获得等特点,根据试验信息以及工程咨询专家的经验,利用基于共轭型先验分布的贝叶斯信息融合方法,对MES各功能模块可靠度进行评估。利用模糊先验信息下的可靠性增长分析方法,对MES功能模块失效率的Bayes点估计值进行研究,解决了复杂系统在故障原因不易确定等条件下对复杂系统及其功能模块进行可靠性增长试验的问题。 展开更多

关键词 制造执行系统 可靠性增长 贝叶斯信息融合

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集成基于对象影像分析与贝叶斯软融合的土地覆被变化检测 被引量：3

14

作者 刘巨峰 刘勇 +2 位作者 蒋月 陆海霞 何江 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期196-204,共9页

应用遥感数据进行分类后变化检测时,土地覆被分类误差会造成严重的误差累积效应,同时会导致土地覆被类型转换结果中经常出现不尽合理的情况.采用基于对象的影像分析方法,利用两期国产高分一号影像数据分析了兰州市建成区及其东南部边缘... 应用遥感数据进行分类后变化检测时,土地覆被分类误差会造成严重的误差累积效应,同时会导致土地覆被类型转换结果中经常出现不尽合理的情况.采用基于对象的影像分析方法,利用两期国产高分一号影像数据分析了兰州市建成区及其东南部边缘地区的土地覆被变化.通过分析研究区的特征,得到了研究区的土地覆被转移逻辑.利用贝叶斯软融合方法降低了土地覆被变化分类误差的累积效应,运用土地覆被逻辑,消除了不合逻辑的结果,变化检测结果总精度达到81.61%.最终得出了兰州市总体上沿沟谷地向周边东南方向延伸的发展模式. 展开更多

关键词 土地覆被 基于地理对象的影像分析 高分一号 贝叶斯软融合 兰州市

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基于多融合贝叶斯变零值维纳的电能表退化研究 被引量：1

15

作者 钟劲松 覃玉红 +3 位作者 邱伟 成达 唐求 张伟 《电测与仪表》 北大核心 2023年第4期167-175,共9页

针对高干热、高海拔与高严寒等典型环境应力下智能电能表退化趋势难以刻画的问题,提出了一种基于多融合贝叶斯变零值维纳的智能电能表退化研究方法。文章对各公司的多个电能表样本基本误差与环境应力分布规律进行多维分析,选择合理先验... 针对高干热、高海拔与高严寒等典型环境应力下智能电能表退化趋势难以刻画的问题,提出了一种基于多融合贝叶斯变零值维纳的智能电能表退化研究方法。文章对各公司的多个电能表样本基本误差与环境应力分布规律进行多维分析,选择合理先验分布;采用多融合贝叶斯网络模型融合各种环境应力,对多款电能表退化趋势的影响,在此基础上建立变零值维纳退化模型;利用马尔可夫链蒙特卡洛方法实现非共轭条件下的模型参数求解,通过比对分析多个模型预测结果及其置信区间,验证变零值维纳退化模型的适用性和优越性;最后,结合逆高斯分布,分析智能电能表的可靠度。结果表明,所建立模型能够准确分析典型环境下智能电能表随时间的退化趋势,适用于典型环境条件下智能电能表基本误差预测。 展开更多

关键词 智能电能表 多融合贝叶斯 变零值维纳退化 典型环境应力

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融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测 被引量：13

16

作者 王润芳 陈增强 刘忠信 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-107,共9页

近来复杂网络成为了众多学者的研究热点。但真实网络中的连边信息并不完整,不利于网络的分析研究,链路预测可以挖掘网络中的缺失连边,为网络重构提供基本依据。本文认为网络中链接的产生不仅受外部因素——共同邻居的影响,还受其自身因... 近来复杂网络成为了众多学者的研究热点。但真实网络中的连边信息并不完整,不利于网络的分析研究,链路预测可以挖掘网络中的缺失连边,为网络重构提供基本依据。本文认为网络中链接的产生不仅受外部因素——共同邻居的影响,还受其自身因素的影响。其中,共同邻居的影响可以通过文献中的局部朴素贝叶斯(LNB)模型量化,节点的影响则根据其自身的度量化。本文将两者综合考虑,提出了融合朴素贝叶斯(SNB)模型,然后用共同邻居(CN)、Adamic-Adar(AA)和资源分配(RA)指标进行推广。在美国航空网(USAir)上的实验结果表明,该方法的预测准确度比LNB和基准方法均有所提高,从而证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 复杂网络 融合朴素贝叶斯模型 局部朴素贝叶斯模型 贝叶斯模型 链路预测 共同邻居 节点度 网络重构

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高炉料面检测中的多源数据融合 被引量：6

17

作者 苗亮亮 陈先中 +2 位作者 侯庆文 白真龙 王正鹏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2407-2415,共9页

针对高炉料面检测中多传感器数据难以直接应用的问题,提出了同时融合高度和温度数据,结合布料机理对非检测点进行估计来实现料面检测的方法。首先,对高炉异类传感器得到的多源数据进行时间和空间配准;然后,根据高炉高度与温度的机理关系... 针对高炉料面检测中多传感器数据难以直接应用的问题,提出了同时融合高度和温度数据,结合布料机理对非检测点进行估计来实现料面检测的方法。首先,对高炉异类传感器得到的多源数据进行时间和空间配准;然后,根据高炉高度与温度的机理关系,提出环域配准融合思想,用高炉料面温度求出对应的高度;最后,结合料面的物理性质,将理论料形与多源数据进行贝叶斯融合得到高炉料面图像。以某钢铁企业2 500m3高炉现有检测设备为基础进行了现场实验,实验结果表明,与料形估算法相比,本文检测方法的测量精度提高了5.4%,料面分辨率提高了0.43。该方法使得高炉料面形状检测更加精准,为高炉节能减排操作提供了必要的指导。 展开更多

关键词 料面检测 多源数据融合 环域配准 贝叶斯融合

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基于DSmT与粒子滤波的多传感器融合 被引量：1

18

作者 夏建明 杨俊安 张琼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期179-181,184,共4页

为实现多传感器对机动目标状态的跟踪,提出一种基于DSmT与粒子滤波的多传感器融合算法。在各传感器利用粒子滤波方法处理观测数据的基础上,运用DSmT作为融合工具,将观测数据转化为辨识框架内的元素及其mass值,得到最终融合结果。实验结... 为实现多传感器对机动目标状态的跟踪,提出一种基于DSmT与粒子滤波的多传感器融合算法。在各传感器利用粒子滤波方法处理观测数据的基础上,运用DSmT作为融合工具,将观测数据转化为辨识框架内的元素及其mass值,得到最终融合结果。实验结果表明,该方法可减小距离误差,提高跟踪精度,且运算复杂度能满足在线实时融合的要求。 展开更多

关键词 DSmT技术 粒子滤波 贝叶斯融合规则 卡尔曼融合规则 目标跟踪

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多传感器分布式融合检测自适应算法 被引量：1

19

作者 杨露菁 邹岗 李启元 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期28-30,34,共4页

多传感器融合检测系统的主要结构为分布并行式融合结构,贝叶斯融合检测策略则是分布式融合检测系统中最典型的一种融合方法。在该策略中必须给定假设的先验概率和各个传感器的虚警概率和漏检概率,而在实际应用中,这些统计量是未知的或... 多传感器融合检测系统的主要结构为分布并行式融合结构,贝叶斯融合检测策略则是分布式融合检测系统中最典型的一种融合方法。在该策略中必须给定假设的先验概率和各个传感器的虚警概率和漏检概率,而在实际应用中,这些统计量是未知的或者随时间变化的。文中给出一种分布式融合结构的自适应融合算法,可以在线自适应学习先验概率、虚警概率及漏检概率,从而利用融合算法解决决策融合问题。计算机仿真结果表明了算法自适应逼近传感器虚警概率和漏检概率的过程,及融合检测的有效性。 展开更多

关键词 多传感器数据融合 分布式检测 贝叶斯融合检测策略 自适应学习

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基于Volterra级数和递推最小二乘法的结构振动响应非线性特征和损伤识别

20

作者 李雪艳 赖煜山 +2 位作者 刘恩 刘荣林 赵卫 《计算力学学报》 北大核心 2025年第3期404-411,449,共9页

当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核... 当结构发生损伤时有可能引发结构的非线性振动,所以进行非线性识别可以检测结构损伤。而Volterra级数可以为非线性振动分析提供简明的分析模型,可以分离振动响应的线性和非线性成分,从而建立起更灵敏的非线性特征指标。在识别Volterra核时,需要输入激励响应和输出振动响应,是一个反问题求解问题。为了避免测试激励响应,本文使用不同测点的振动响应作为输入响应。为了避免矩阵求逆和病态求解问题,提出使用递推最小二乘法。研究了Volterra级数分离的各振动响应成分的特点,然后构建了非线性特征指标,进行非线性损伤位置的识别。为了消除激励位置和输入振动响应位置对非线性特征指标的影响,使用贝叶斯融合对最后的特征指标向量进行融合,最后能准确地识别出损伤位置。通过七层框架结构的多工况分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 VOLTERRA级数 递推最小二乘法 非线性特征识别 损伤识别 贝叶斯融合

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